基于廣義信息熵的決策樹模型及其在績效評價中的應用.pdf

1、績效評價在企業(yè)管理中起著至關重要的作用，如何有效實施績效評價已經成為人力資源管理研究中的一個重要問題。目前，實施績效評價的方法有很多種，例如圖尺度評價法、交替排序法、配對比較法、關鍵事件法、行為錨定等級評價法、目標管理法、360度考評法、KPI關鍵指標法、平衡計分卡等等，但這些方法只能獲得數據的一些表層信息，而不能較好地挖掘出數據間潛在的相關性，而以決策樹模型為代表的數據挖掘方法在績效評價中的應用恰恰有效彌補了這一不足。這其中，模糊決策

2、樹模型由于有效集成了模糊理論和決策樹的優(yōu)點，不僅具有很強的決策分析能力，而且能很好地處理模糊性和不確定性問題，同時作為決策樹模型的擴展，越來越引起關注。
　　 本文以模糊信息的分解定理為基礎，通過水平截集與水平權函數相結合策略給出了模糊集合的廣義Hartley度量模式和計算公式；進而引入了模糊分割(劃分)的廣義信息熵概念，并將之應用到模糊決策樹的擴展屬性選擇過程中，提出了基于廣義信息熵的模糊決策樹模型(簡記為GFID3)；然后結